論文の概要: Identifying Features that Shape Perceived Consciousness in Large Language Model-based AI: A Quantitative Study of Human Responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15365v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 10:27:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 16:11:50.918322
• Title: Identifying Features that Shape Perceived Consciousness in Large Language Model-based AI: A Quantitative Study of Human Responses
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルベースAIにおける意識を形作る特徴の同定:人間の反応の定量的研究
• Authors: Kang Bongsu, Kim Jundong, Yun Tae-Rim, Bae Hyojin, Kim Chang-Eop,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)に基づくAIシステムにおいて,AI生成したテキストの特徴が人間に主観意識を知覚させるかどうかを定量的に検討する。 回帰分析とクラスタリング分析を用いて,これらの特徴がAI意識に対する参加者の認識にどのように影響するかを検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study quantitively examines which features of AI-generated text lead humans to perceive subjective consciousness in large language model (LLM)-based AI systems. Drawing on 99 passages from conversations with Claude 3 Opus and focusing on eight features -- metacognitive self-reflection, logical reasoning, empathy, emotionality, knowledge, fluency, unexpectedness, and subjective expressiveness -- we conducted a survey with 123 participants. Using regression and clustering analyses, we investigated how these features influence participants' perceptions of AI consciousness. The results reveal that metacognitive self-reflection and the AI's expression of its own emotions significantly increased perceived consciousness, while a heavy emphasis on knowledge reduced it. Participants clustered into seven subgroups, each showing distinct feature-weighting patterns. Additionally, higher prior knowledge of LLMs and more frequent usage of LLM-based chatbots were associated with greater overall likelihood assessments of AI consciousness. This study underscores the multidimensional and individualized nature of perceived AI consciousness and provides a foundation for better understanding the psychosocial implications of human-AI interaction.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)に基づくAIシステムにおいて,AI生成したテキストの特徴が人間に主観意識を知覚させるかどうかを定量的に検討する。 Claude 3 Opus氏との会話から99節を引用し,メタ認知的自己回帰,論理的推論,共感,情緒性,知識,流感,予期しないこと,主観的表現性という8つの特徴に注目し,123人の参加者を対象に調査を行った。 回帰分析とクラスタリング分析を用いて,これらの特徴がAI意識に対する参加者の認識にどのように影響するかを検討した。 その結果、メタ認知的自己反射とAIによる自己感情の表現は、認識の認知を著しく増加させ、知識に重きが置かれることが明らかとなった。 参加者は7つのサブグループに分かれ、それぞれが特徴強調パターンを示す。 さらに、LLMのより高度な事前知識とLLMベースのチャットボットの頻繁な使用は、AI意識の全体的な評価に関連付けられていた。 本研究は、認識されたAI意識の多次元的・個人的性質を基盤として、人間とAIの相互作用の精神社会的含意をよりよく理解するための基盤を提供する。

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